Se requieren sistemas de registro para los sistemas de inteligencia
Se necesitan registros para sistemas de inteligencia
Las empresas necesitan sistemas de registro. Solo cuando tenemos sistemas de registro podemos tener sistemas de inteligencia. Y los líderes empresariales que desarrollan sistemas de inteligencia dentro de sus organizaciones definirán la próxima frontera en su sector.
Veamos el crimen financiero.
Los sistemas de registro en un banco o una empresa de servicios financieros pueden permitir a los equipos aprender y luego almacenar información sobre un fraude o esquema financiero en particular. Cuando un actor malintencionado intenta repetir ese esquema, el sistema de registro lo reconoce en su base de datos y puede indicar a los sistemas o personas que detengan a ese actor malintencionado.
Pero los criminales financieros conocen cómo funcionan los bancos y otras instituciones. Cambian constantemente sus métodos y esquemas. No es suficiente para los banqueros o administradores de fondos defenderse contra los mismos tipos de delitos. Deben buscar los mismos patrones repetitivos en sus datos. Necesitan defenderse contra los delitos del futuro. Estos delitos pueden no parecerse en nada a los robos digitales anteriores o a las transacciones fraudulentas.
El ciclo de aprendizaje
Esta visión de futuro requiere un sistema de inteligencia. Las herramientas de IA deberían impulsarlo. Estas herramientas pueden realizar análisis perpetuos de los datos entrantes. Identifican peligros conocidos y señalan “desconocidos desconocidos” sospechosos. Estos pueden indicar actividad criminal. Este tipo de sistema inteligente ayuda a los banqueros u otros líderes empresariales a lograr avances. Lo hacen en base a los datos que se han recopilado. Proporcionan previsión sobre lo que podría venir a continuación utilizando probabilidades basadas en el sistema de registro.
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Los sistemas de inteligencia, un término acuñado por el autor Geoffrey Moore en 2017, profundizan en los datos transaccionales para descubrir los riesgos más ocultos que acechan dentro de una organización. El ciclo de retroalimentación de encontrar nuevos delitos ayuda a crear nuevas reglas, manteniéndose al ritmo de los delincuentes al tiempo que se mantiene un archivo en expansión de sus esquemas.
Más delitos
Nunca ha sido más importante para las empresas financieras mostrar que se toman en serio el delito financiero. Se predijo que el costo del cumplimiento del delito financiero en los Estados Unidos alcanzaría casi $ 46 mil millones en 2022, frente a más de $ 26 mil millones en 2019. Los costos globales del delito financiero para los bancos superan los $ 2 billones anuales.
Las empresas financieras y de inversión necesitan sistemas lo suficientemente ágiles como para enfrentar los desafíos de cumplimiento del mañana y asumir la creciente cantidad de trabajo involucrado en el delito financiero y la supervisión de transacciones. Solo las soluciones impulsadas por IA en esta etapa pueden ofrecer este nivel de eficiencia y seguridad.
Según informó Richard Vanderford del Wall Street Journal, los clientes y las regulaciones esperan cada vez más que los bancos, los fondos y otros implementen sistemas de IA para detectar delitos financieros. No hay otra forma de examinar miles de millones de transacciones mientras los lavadores de dinero, los traficantes de personas, los narcotraficantes y otros delincuentes se vuelven más sofisticados y conocedores de la tecnología día a día. Vanderford citó a los defensores de la IA, diciendo: “La IA puede hacer el trabajo mejor, requerir menos personal y permitir chequeos continuos de clientes y transacciones en busca de problemas de lavado de dinero y violaciones de sanciones”.
Del delito financiero a los ataques cardíacos
Para comprender el poder de los sistemas de inteligencia impulsados por IA para enfrentar estos múltiples desafíos, vale la pena analizar cómo herramientas similares están revolucionando la atención médica, específicamente en la prevención de ataques cardíacos.
El Centro de Corazón y Vasos Sanguíneos de la Universidad Semmelweis en Hungría ha tratado a miles de pacientes con enfermedades cardíacas. Recopilaron grandes cantidades de datos e imágenes para crear una red de similitud de pacientes. En resumen, tenían un sistema de registro potencialmente poderoso. Sin embargo, desbloquear el potencial del sistema requería implementar una plataforma de IA. La plataforma encontró patrones y brindó información. Esto se logró mediante una combinación de análisis de datos topológicos y aprendizaje supervisado y no supervisado.
El Centro creó un sistema de inteligencia que ahora detecta el riesgo cardiovascular antes, predice los resultados del paciente con mayor precisión y salva vidas.
Número de personal
Este ejemplo muestra cómo un sistema de registro es solo el primer paso para utilizar los datos para mejorar los resultados. Dar el siguiente paso permite a las organizaciones identificar problemas recurrentes. Y lo hacen de manera mucho más efectiva. Comienzan a mirar constantemente hacia adelante para identificar riesgos. Durante un tiempo de escasez de personal y crecientes demandas en todos los sectores, la IA permite a las empresas aumentar la eficiencia sin aumentar el número de empleados.
Más del 75% de los ejecutivos financieros consideran que la detección de riesgos habilitada por IA impulsará mejoras en la prevención de fraudes durante el próximo año, según una encuesta reciente. Más de la mitad considera que impulsará avances en las decisiones de crédito y ahorros de costos.
Las empresas con un sistema de inteligencia pueden obtener reducciones significativas en dos frentes. Reducen significativamente los costos. Y evitan el golpe potencialmente devastador de los ataques o las oportunidades perdidas.
Crédito de la imagen destacada: proporcionado por el autor; ¡Gracias!
